【文章內(nèi)容簡介】 對賽車速度的控制采用的是 bangbang 控制 ,因此在賽車的行駛的過程中始終存在較大的電流波動。而主電機(jī)和單片機(jī)都是由單獨(dú)電池供電 ,若在主電機(jī)電源和單片機(jī)電源系統(tǒng)之間不加任何隔離措施 ,有可能導(dǎo) 致在賽車行駛的過程中單片機(jī)復(fù)位 ,這是絕對不允許的。所以在主電機(jī)電源和單片機(jī)電源系統(tǒng)之間加了一極π型濾波器。電路圖如圖 所示。 圖 單片機(jī)電源和電機(jī)電源分離 單片機(jī)供電電路 單片機(jī)電源模塊我們選用 TPS76850QD和 LT1117芯片 ,輸入電壓用電池電壓通過 TPS76850QD 先穩(wěn)到 5V 再通過 LT1117 穩(wěn)壓到 ,最后給單片機(jī)供電。 其典型應(yīng)用電路圖如圖 圖 單片機(jī)電源電路 攝像頭供電電路 CMOS 的工作電 壓為 5V,所以單獨(dú)采用一塊 TPS76850QD 給 CMOS 供電。 圖 CMOS 電源電路 傳感器模塊 攝像頭的選擇 目前市面上常見的攝像頭主要有CCD 和 CMOS 兩種 :CCD 攝像頭具有對比度高、動態(tài)特性好的優(yōu)點(diǎn) ,但需要工作在12V 電壓下 ,對于整個系統(tǒng)來說過于耗電 ,且圖像穩(wěn)定性不高 。CMOS 攝像頭體積小 ,耗電量小 ,圖像穩(wěn)定性較高。因此 ,經(jīng)過實(shí)驗論證之后我們決定采用 CMOS 攝像頭。 對于 CMOS 攝像頭分為數(shù)字和模擬兩種。其中數(shù)字?jǐn)z像頭 OV7620 可以直接輸出 8 路數(shù) 字圖像信號 ,使主板硬件電路的簡化成為可能 ,且能夠達(dá)到 60 幀 /S的幀速率 ,只需要對其內(nèi)部寄存器進(jìn)行適當(dāng)設(shè)置 ,因此 ,最終我們選擇了 CMOS 數(shù)字圖像傳感器的方案。 編碼器測速模塊 光電編碼器是一種通過光電轉(zhuǎn)換將輸出軸上的機(jī)械幾何位移量轉(zhuǎn)換成脈沖或數(shù)字量的傳感器 , 這也是目前應(yīng)用最多的測速傳感器之一。其獲取信息準(zhǔn)確、精度高、應(yīng)用簡單。 采用增量式 1024 線光電編碼器 ,其供電電壓為 5V,輸出為小幅值的正弦信號。為了將此信號放大整形 ,設(shè)計了信號調(diào)理電路 ,其基本原理是使用一個運(yùn)放做成比較器電路 ,調(diào)節(jié)參考電壓 ,使輸出變?yōu)?0/5V 的方波信號 ,送入單片機(jī)進(jìn)行運(yùn)算。 主控模塊 MCU 最小系統(tǒng)包括濾波電路 ,晶振模塊 ,主控芯片為 MK60DN512ZLV10。 K60,32 位微控制器系列針對一系列成本敏感型汽車車身電子應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化。 K60 產(chǎn)品滿足了用戶對設(shè)計靈活性和平臺兼容性的需求 ,并在一系列汽車電子平臺上實(shí)現(xiàn)了可升級性、硬件和軟件可重用性、以及兼容性。 緊湊的封裝使得這些器件適于空間受限應(yīng)用 ,如小型執(zhí)行器、傳感器模塊和轉(zhuǎn)向柱集成模塊。 電機(jī)驅(qū)動模塊 驅(qū)動單元是控制系統(tǒng)的重要組成 部分 ,驅(qū)動電路經(jīng)過改進(jìn) ,最終選取BTN7971B 作為驅(qū)動芯片 ,其電路結(jié)構(gòu)簡單 ,負(fù)載能力強(qiáng) ,為賽車的加速和制動性能以及上限速度得到了很大程度的提高。電路如圖 所示。 圖 H 橋控制電路 軟件設(shè)計 系統(tǒng)硬件位于底層 ,是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ) ,系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)則根據(jù)硬件和控制需求來制定。系統(tǒng)的基本軟件流程為 :首先 ,對各功能模塊和控制參數(shù)進(jìn)行初始化。然后 ,通過圖像采集模塊獲取前方賽道的圖像數(shù)據(jù) ,同時通過速度傳感器模塊獲取賽車的速度。根據(jù)采集到的賽道信息 ,采用 PD 對舵機(jī)進(jìn)行反饋控制。另外根據(jù)檢測到的速度 ,結(jié)合速度控制策略 ,對賽車速度不斷進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整 ,使賽車在符合比賽規(guī)則的前提下 ,沿賽道快速行駛。 黑線的提取和圖像中心的計算 原始圖像的特點(diǎn)及校正 在單片機(jī)采集圖像信號后需要對其進(jìn)行處理以提取主要的賽道信息 ,同時 ,由于起點(diǎn)線的存在 ,光線、雜點(diǎn)、賽道連接處以及賽道外雜物的干擾 ,圖像效果會大打折扣。因此 ,在軟件上必須排除干擾因素 ,對賽道進(jìn)行有效識別 ,并提供盡可能多的賽道信息供決策使用。 因為 CMOS 圖像傳感器所掃描到的圖像是一幅發(fā)射式的圖像 ,產(chǎn)生了嚴(yán)重的畸變 ,如果不 進(jìn)行校正 ,那么掃描到的數(shù)據(jù)的正確性將無法保證 ,那么對于道路形狀的判定將會不準(zhǔn)確 ,造成賽車判斷失誤 ,走的不是最優(yōu)路徑 ,嚴(yán)重時甚至沖出軌道。因此 ,在進(jìn)行賽車方向控制時 ,進(jìn)行坐標(biāo)的校正顯得至關(guān)重要。下面對坐標(biāo)校正的方法進(jìn)行具體的介紹。 由于 CMOS 圖像傳感器所掃描到的圖像總是向外擴(kuò)張 ,掃描到的圖像并非為一個標(biāo)準(zhǔn)的長方形 ,在不考慮縱向畸變的情況下可以近似認(rèn)為是一個梯形 [7],嚴(yán)重影響到了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性 ,所以我們必須對掃描到的數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。我們根據(jù)實(shí)驗發(fā)現(xiàn) ,越是靠近 CMOS 圖像傳感器的地方 ,掃 描到的范圍就越窄 ,離 CMOS圖像傳感器距離較遠(yuǎn)的地方 ,掃描到的范圍就越寬 ,因此 ,在相同的情況下 ,如果CMOS 圖像傳感器在最近處和最遠(yuǎn)處采集到黑線的數(shù)字信號距離中心位置均是 30的話 ,事實(shí)上最遠(yuǎn)處偏離中心位置的距離可能比最近處偏離中心位置的距離大很多。按照賽車的安裝方法 ,在掃描到的數(shù)字量相同的情況下 ,在第 40 行處偏離中心位置的距離超過了第 0行偏離中心位置的 4倍還要多 ,故必須進(jìn)行校正 ,校正的方法就是在不同的行乘以一個不同的系數(shù) ,系數(shù)大小的確定是先進(jìn)行理論粗略的計算 ,然后再在事物上進(jìn)行校正。 黑線的提取 和中心的計算 由于智能汽車大賽在第八屆對規(guī)則進(jìn)行了改變 ,其中最為明顯的就是在小S 彎處設(shè)置了長為一米的虛線 ,這就為我們黑線的提取增加了難度。另外由于十字交叉也存在黑線不連續(xù)的特點(diǎn) ,我們在黑線提取的過程中引入一次線性預(yù)測、黑線校驗和一次線性插值等方法 ,這樣可以將黑線不連續(xù)的邊界也連接起來。 黑線提取算法的基本思想如下 : Step1:首先確定圖像二值化的灰度級閾值 THRESHOLD。對于左邊界 ,如果左邊兩列灰度值均小于閾值并且右邊一列大于等于閾值 ,則判斷為左邊界 。同理 ,對于右邊界 ,如果右邊兩列小于閾值并 且左邊一列大于等于閾值 ,則判斷為右邊界 。 Step2:從圖像的第 0 行開始遍歷 ,直到連續(xù)三行找到圖像的左右邊界 ,置標(biāo)志變量 beginFlag 為 1。否者如果遍歷到圖像 HEIGHT1 行 ,表明提取失敗 ,退出 。 Step3:當(dāng)找到該行的左右邊界時 ,同時記錄下前三行已找到的邊界 (可以不連續(xù) ),如果前一行已找到的邊界所在行與當(dāng)前行不相鄰 ,則利用一次線性插值補(bǔ)全未找到邊界的行 。否者 ,搜索下一行的左右邊緣 。 Step4:利用前三行已找的邊界信息 ,進(jìn)行一次線性擬合出直線方程 ,并利用該直線方程預(yù)測改行邊界的位置 col,根據(jù)經(jīng)驗左右設(shè)定一個余量 e,在[cole,col+e]范圍內(nèi)搜索該行的黑線邊緣 ,當(dāng)搜索到邊緣后 ,進(jìn)行邊緣校驗 ,濾掉明顯不是邊緣的噪點(diǎn) 。 賽道中心線提取 : 由于智能車大賽在第八屆賽道中心的黑線調(diào)成了賽道兩邊 ,而智能車想要在賽道上平穩(wěn)的行駛 ,不沖出賽道 ,必須知道賽道的中心 ,為此 ,我們利用提取的左右兩邊的黑線坐標(biāo)對賽道的中心進(jìn)行了計算 ,基本思想如下 : 當(dāng)該行左右黑線均已提取到時 ,則將左右黑線位置的平均值作為中心線的位置 。 當(dāng)只有單邊黑線找到時 ,則根據(jù)找到的邊界平移半個賽道寬度作為中心線的位置 。 當(dāng)左 (右 )邊界的結(jié)束行小于右 (左 )邊界的開始行時 ,如果按照步驟 (2)來計算賽道中心線的位置會出現(xiàn)中心線不連續(xù)的情況。為了解決該問題 ,我們利用前半部分連續(xù)的中心線一次線性預(yù)測下半部分第一行的中心線位置 ,則下半部分的中心線位置以該部分第一行的位置來計算。 圖 十字交叉 圖 小 S 虛線 方向控制方案 圖 方向控制流程圖 起跑線的判斷 : 全國大學(xué)生智能車競賽規(guī)定 ,智能車必須能夠識別起跑線 ,并在跑完一圈以后能夠自動停止在 3米以內(nèi)的賽道中 ,否則在本來的時間基礎(chǔ)上加上 1秒 ,如果加上 1 秒那必須將速度加大很多才能挽回。然而 ,當(dāng)速度本來就較快時 ,由于智能車本身的結(jié)構(gòu)原因 ,很難再進(jìn)行提速 ,因為速度過快可能會導(dǎo)致翻車等一系列不利現(xiàn)象。因此 ,對于起跑線的精準(zhǔn)識別顯得至關(guān)重要。觀察圖 可知 ,起跑線的顏色從左到右依次為“黑”→“白”→“黑”→“白”→“黑”→“白”→“黑” ,對應(yīng)于微控制器內(nèi)的數(shù)字信號即是 0→ 1→ 0→ 1→ 0→ 1→ 0,因此我們可以利用這個特征來識別起跑線。即當(dāng)這部分圖像中出現(xiàn)這樣的顏色規(guī)律時就判定為是起跑線。當(dāng)跑完第二圈 ,第三次檢測到起跑線時 ,表明已經(jīng)完成了比賽 ,要在沖過起 跑線后剎車 ,在三米范圍內(nèi)停車。 分類進(jìn)行方向控制算法 直道的方向控制算法 對于賽道中的直道 ,是方向控制中最好處理的一種情況 ,因為只要小車沒有偏離賽道 ,就可以不進(jìn)行偏轉(zhuǎn) ,而當(dāng)智能車偏離賽道時也只需要一個較小的偏轉(zhuǎn) ,讓智能車能緩慢回歸賽道就可以了 ,具體的方法是計算掃描到黑線的偏離中心線的平均值和黑線的斜率 ,再將這兩